Dos cosas distintas de Nous Research comparten ahora el nombre Hermes: una familia de modelos lanzada en 2025 y un framework de agentes auto-mejorables lanzado en 2026. Aquí explicamos cómo diferenciarlas y cuándo usar cada una.
Una instantánea integral del ecosistema de modelos de IA de pesos abiertos a abril de 2026: el dominio de los laboratorios chinos, MoE como arquitectura por defecto, el patrón unificado de modo de razonamiento y lo que todo esto significa para los despliegues en producción.
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$14.50/mo — locked in for life. Increases to $34.50/mo at launch.
Para abril de 2026, los laboratorios chinos ocupan los cinco primeros puestos de los modelos de pesos abiertos en los benchmarks agregados de inteligencia. El patrón no es accidental: refleja diferencias estratégicas, estructurales y económicas entre el desarrollo de IA en EE. UU. y en China que tardaron años en concretarse.
Los modelos anunciados con ventanas de contexto de 1M o 10M de tokens no retienen realmente una precisión útil de recuperación a lo largo de todo ese rango. Aquí explicamos qué significa de verdad el 'contexto efectivo', por qué importa para los despliegues en producción y cómo diseñar para sortear la brecha.
MoE se ha convertido en la arquitectura por defecto para los modelos insignia de pesos abiertos en 2026: DeepSeek V4, Kimi K2.6, MiMo V2.5 Pro, GPT-OSS y Mistral Small 4 la usan. Aquí explicamos por qué, cómo han evolucionado las decisiones de diseño y qué significa para los despliegues en producción.
Como ejecutar una prueba A/B justa entre tu API en la nube y modelo en el dispositivo en una app movil en vivo. Metricas, diseno de cohortes, significancia estadistica y las metricas que realmente importan.
Tres formas de agregar funciones de IA a tu aplicacion movil. APIs en la nube para prototipos rapidos, modelos en el dispositivo para produccion y arquitecturas hibridas que combinan ambas. Una guia practica con costos reales, codigo y matrices de decision.
Tres caminos para agregar IA a tu app Android. Google ML Kit para tareas comunes, APIs en la nube para capacidad completa de LLM y modelos en el dispositivo via llama.cpp para costo y privacidad. Una comparacion practica para desarrolladores Kotlin.
Las matematicas de costos que la mayoria de tutoriales de IA omiten. Tu factura de API escala linealmente con cada usuario, y los multiplicadores reales son peores de lo que la pagina de precios sugiere. Esto es lo que pasa a 1K, 10K y 100K MAU.
Como calcular el verdadero costo de IA por usuario de app movil. Comparacion de proveedores, multiplicadores ocultos y la economia unitaria que determina si tu funcion de IA es sostenible.
Los limites de tasa de OpenAI, Anthropic y Google estan disenados para uso controlado, no para apps moviles con miles de usuarios concurrentes. Aqui es donde impactan los limites y que pasa cuando lo hacen.
Las llamadas a APIs de IA agregan 500-3,000ms de latencia a cada interaccion. En movil, esa es la diferencia entre una funcion que los usuarios aman y una que abandonan. Aqui es donde se va el tiempo y como solucionarlo.
Lista respaldada por investigacion de funciones de IA que impulsan retencion y engagement en apps moviles. Que quieren los usuarios, que ignoran y como priorizar funciones de IA basandose en datos de comportamiento real.
Tres caminos para IA en Flutter. APIs en la nube via el paquete http, TensorFlow Lite para tareas clasicas de ML y LLMs en el dispositivo via llama.cpp para generacion de texto. Una comparacion practica para desarrolladores Dart.
Tres caminos para agregar IA a tu app iOS. Core ML para tareas comunes, APIs en la nube para capacidad completa de LLM y modelos en el dispositivo via llama.cpp para costo y privacidad. Una comparacion practica para desarrolladores Swift.
Como agregar funciones de IA a apps React Native. Integracion de API en la nube con fetch, inferencia en el dispositivo con bindings de llama.cpp, y una ruta de migracion practica de uno al otro.
Tus logs existentes de API de IA en la nube son un dataset de entrenamiento listo para usar. Como extraer, limpiar y formatear logs de interacciones de API en datos de fine-tuning para un modelo en el dispositivo.
Una comparacion practica de los mejores modelos de lenguaje pequenos para despliegue movil. Llama 3.2, Gemma 3, Phi-4 Mini y Qwen 2.5 evaluados para inferencia en el dispositivo via llama.cpp.
Una comparacion lado a lado de Claude de Anthropic y los modelos GPT de OpenAI para integracion en apps moviles. Precios, limites de tasa, capacidades y cuando ninguno es la respuesta correcta.
Prompt engineering es rápido y flexible. Fine-tuning es preciso y barato a escala. Esta es la comparación práctica para desarrolladores móviles decidiendo entre ambos enfoques.
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